エクストリーム・ラーニング・マシン

機械学習および データマイニング
問題 分類 クラスタリング 回帰 異常検知 相関ルール（英語版） 強化学習 構造化予測（英語版） 特徴量設計（英語版） 表現学習（英語版） オンライン学習（英語版） 半教師あり学習（英語版） 教師なし学習 ランキング学習（英語版） 文法獲得（英語版）
教師あり学習（分類 • 回帰） 決定木（英語版） アンサンブル （バギング、ブースティング、 ランダムフォレスト） k-NN 線形回帰 単純ベイズ ニューラルネットワーク ロジスティック回帰 パーセプトロン 関連ベクトルマシン (RVM)（英語版） サポートベクトルマシン (SVM)
クラスタリング BIRCH（英語版） 階層的（英語版） k平均法 期待値最大化法 (EM) DBSCAN OPTICS（英語版） 平均値シフト（英語版）
次元削減 因子分析 CCA ICA LDA（英語版） NMF（英語版） PCA t-SNE
構造化予測（英語版） グラフィカルモデル ベイジアンネットワーク CRF HMM
異常検知 k-NN 局所外れ値因子法
ニューラルネットワーク オートエンコーダ ディープラーニング DeepDream 多層パーセプトロン RNN LSTM GRU 制約ボルツマンマシン（英語版） SOM CNN U-Net
強化学習 TD学習 Q学習 SARSA
理論 偏りと分散のトレードオフ 計算論的学習理論（英語版） 経験損失最小化（英語版） オッカム学習（英語版） PAC学習 統計的学習（英語版） VC理論（英語版）
学会・論文誌等 NIPS（英語版） ICML（英語版） ML（英語版） JMLR（英語版） ArXiv:cs.LG
全般 統計学および機械学習の評価指標
Category:機械学習 Category:データマイニング
表 話 編 歴

エクストリーム・ラーニング・マシン（英: extreme learning machine, ELM）は，1層もしくは複数の隠れ層を有する順伝播型ニューラルネットワークであり，分類や回帰，データ・クラスタリングへ適用できる。2004年にGuang-Bin Huang，Qin-Yu Zhu，Chee-Kheong Siewによって提案された。

隠れ層のノードはランダムに決定するため，最適化を図る必要はない。また，出力層の重みは擬似逆行列によって計算されるため，誤差逆伝播法を用いた場合よりも速いという特徴がある。